package com.hmdp.utils;

import lombok.RequiredArgsConstructor;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.time.LocalDateTime;
import java.time.ZoneOffset;
import java.time.format.DateTimeFormatter;

/**
 * 全局唯一 id 生成器
 *      -- 为什么要全局唯一 id ???
 *      -- 这个项目中的唯一一个商品就是店铺里面的优惠券 购买后会在 tb_voucher_order 表中生成一条订单数据
 *      -- tb_voucher 这个是优惠券表 tb_seckill_voucher 这个是秒杀优惠券表 存放要秒杀业务的优惠券
 *      -- 订单创建好了后要生成一个订单号 用于后续的订单查询(售后服务)
 *      -- 订单号就是订单表的主键 为什么不用自增长 ???
 *          -- 自增长的话规律太明显 比如可以被推测出来你一段时间内卖了多少个
 *          -- 订单数据量大 有时候要把数据分到多张表中 于是多张表的 id 自己增自己的 于是可能重复
 *      -- 全局唯一 id 生成器：
 *          -- 由于 id 是公共的 Redis 生成的 所以不会重复
 *          -- 组成：
 *              -- 首先利用 string 中的自增方法确保 id 的唯一性 其次还要拼接一些别的信息
 *              -- 利用 long 数据类型 64 个二进制比特位
 *              -- 第一位 0
 *              -- 后面 31 位时间戳
 *              -- 后 32 位就是 Redis 自增的序列号了   一秒钟可以有 2^32 个自增序列号
 */
@Component
@RequiredArgsConstructor
public class RedisIdWorker {

    private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate ;
    private final long BEGIN_TIMESTAMP = 1640995200L ;  // 2022-01-01 00:00:00 起始时间戳
    private final long COUNT_BITS = 32L ;

    public long nextId(String keyPrefix) {
        // 1. 生成时间戳     (当前时间戳和基准时间的时间戳的差)
        LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
        long nowSecond = now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC) ;
        long timestamp = nowSecond - BEGIN_TIMESTAMP ;  // 最终要存入的时间戳
        // 2.生成序列号
        // 这里的 key 要精确到天 即一天一个 key 这样方便统计一天卖了多少
        String date = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));
        Long count = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("icr:" + keyPrefix + ":" + date);
        // 3.拼接并返回
        return timestamp << COUNT_BITS | count ;
    }
}
